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大批量定制生产模式诞生以来，短短的十几年间在理论研究和实践应用方面都得到了迅速的发展。网络技术的不断提高，促进了网络经济的产生，为客户的网上定制创造了必要条件。同时先进开发设计、管理、制造工艺与装备技术的快速发展也为大批量定制的产生提供了技术背景。要继续推动大批量定制这一世界制造业的新潮流，需要对大批量定制这一新兴的生产模式有整体认识，理解和领会大批量定制生产模式产生和发展的市场和技术背景，全面掌握大批量定制本身的局限性，着重解决大批量定制研究和应用中所存在的主要问题。设计技术是实施大批量定制的关键因素。本文将重点探讨面向大批量定制的产品配置设计技术。
1 大批量定制的概念界定
1970年阿尔文·托夫勒在其《未来的冲击》一书中首次提出了大批量定制的基本设想，预示美国将开展极其多样化的产品的生产。1987年斯坦·戴维斯在其《未来理想》一书中首次明确了大批量定制(mass customization)这一术语。他认为，计算机技术、通信技术、工业机器人、柔性工厂、传真机和速递业务等新技术使大批量定制成为可能。1989年菲利普对大规模市场、分割市场、细分市场和个性化市场进行了分析，认为大批量市场环境已不复存在，细分市场已进入到大批量定制时代。1993年Pine等定义并系统阐述了这一概念，指出大批量定制是以大批量生产的成本和速度，提供定制的个性化产品和服务的生产方式。这也是第一次给出大批量定制完整而科学的定义。
我国学者对大批量定制的概念界定问题进行了长期有益的研究与探索。周炳海等对大批量定制的内涵作如下描述：大批量是指生产产品的批量大，定制是指按客户需求为客户提供个别的服务。吕巍等认为，大规模定制可简单地表述为：“大规模生产+定制生产”，是大规模生产与定制生产的有机结合。祁国宁等从核心、目标和关键特征三方面对大批量定制进行了研究。认为大批量定制的基本思想是将定制产品的生产问题，通过产品结构和过程重组全部或部分转化为批量问题。同样，也有学者认为大批量定制是将批量生产转化为定制型生产问题。不同企业，不同形式。
总之，我们认为大批量定制生产是继承了定制生产和大批量生产的优点，摒弃了缺点，能够以大批量生产的效益(低成本、高质量和短交货期)进行定制产品的生产的一种生产模式。
2 产品配置设计技术研究现状
产品的主结构描述了一个可配置的、包括所有标准构件的模块化产品系统的组成情况，在产品主结构的基础上，可以根据不同客户的需求，从中派生出客户的定制产品。图1展示了对于ATO方式，在产品配置系统的支持下的产品配置原理。产品销售人员在与客户的交谈的过程中，不断将客户的需求输入产品配置系统。
（图片）
图1 品配置原理 从图1，我们也可以看出，配置模型等于产品主结构加上配置规则。所以构建产品配置模型，其工作就是构建产品主结构和配置规则库。配置设计是实现产品快速设计的直接工具，而产品模块化是很好的配置设计基础，将来我们应该将模块化方法与配置设计相结合，充分研究模块化产品的配置问题。大幅度减少产品内部多样化，增加产品外部多样化，简化设计，实现技术和资源重用，解决实现企业目标与客户个性化需求的矛盾。提高产品配置设计效率，缩短产品形成周期，降低产品总成本。
2.1 配置知识表达(建模)
产品配置设计理论研究最早开始于20世纪80年代。经过数十年的发展，目前在产品配置设计实现的理论研究上，一般侧重于产品配置知识的表示和产品配置问题的求解两方面，主要方法有基于规则、约束、功能、结构、资源、本体和实例的产品配置等。
Cunis等人提出了基于结构(structurebased)的产品配置知识表示，即对产品的组件建立组合关系的概念，并以这种组合结构关系作为配置的引导，在此理论上建立了配置系统PLAKON和KONWERK。
Pfitzner提出了基于实例的配置方法，该方法易于描述特征明显的模型知识，而较难描述结构等配置知识，当案例库充足时，该方法能有较高的效率。
Timo Soininentl提出用产品配置的本体论来表示和统一所有产品配置中的概念，因此是一种通用的产品配置表示方法，包含了大部分以前提出的产品配置理论模型中的概念。
刘晓冰针对产品配置中快速变形设计的要求，研究了产品族模型的配置和表示方法，提出了基于功能、原理和结构模型的产品族建模方法。
本文认为除上述配置的实现方法外，还有很多配置方法。它们的区别在于配置知识表达的方法不同，求解的方式也略有差别。但是各有各的优缺点，没有绝对的好方法。针对不同类型的产品，应该根据配置产品自身的特点有所选择。
2.2 配置求解(算法)模式比较
配置求解有两种算法，第一种就是从已知的客户需求出发，通过产品配置模型，求得产品配置实例的过程，可称为过程式的产品配置过程。另一种算法是客户一次输入所有的要求，系统根据已知条件对模型库进行搜索，这就涉及到有效的数学规划方法来搜寻面向产品族的最佳配置方案的问题。
对于ATO类产品来说，配置设计过程实际上是模块化产品模块选择问题。在配置过程中，若选择参与组合选择的模块过多，则组合的计算量将非常大；若选择参与组合的模块数较少，则往往不能求得最佳的产品配置方案。因此，选择合适的搜索方法，获得全局最优解显得尤为重要。
高广达提出了利用模糊相似优先比挑选最佳匹配模块的算法，算法解决了在产品配置局部范围内模块的最佳组合。王海军博士以客户需求为驱动因素，采用模拟退火算法选择所有的模块参与组合，求解最优配置。科学研究了产品族最佳配置方案的选取问题。算法能组合出整体最优的产品，但由于计算量庞大，使得效率不高。
合肥工业大学的张利提出了模块选择系数的概念。并结合模糊数学中的二元决策理论，建立了基于模糊优先关系排序的模块选择策略的数学模型，并以实例验证了该策略的可行性。有效避免了组合爆炸以及允许那些非最佳匹配模块也能参与组合。
华中科技大学的李斌提出一种基于多目标遗传算法的产品优化配置方法。不仅可以根据用户提出的某一目标或多个目标进行配置优化设计，当约束较少时还可以避免组合爆炸的问题，从而得到最优配置。东北大学的邵伟平将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究，可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识，并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解，大大提高了求解的搜索效率和准确性。
而对于MTO、ETO类产品，在进行产品配置的过程中往往还需要部分零部件的变型设计，因此要将配置设计与变型设计结合起来使用，所以处理起来比较麻烦，需要大量的人机交互处理。
2.3 在线产品配置器的研究进展
产品配置器简称配置器，它是配置设计理论知识的应用。定义为可与用户进行交互的并帮助和支持用户配置产品的信息系统。它是进行大规模产品定制的系统软件，分为通用配置器与专用配置器。专用配置器的对象是一些定制深度比较深的产品，在进行产品配置的过程中往往还伴随着很多零部件的变型设计，所以处理起来比较麻烦，需要大量的人及交互处理。
产品配置器从理论上来讲，研究热点主要集中于产品配置的知识表示、产品配置知识的维护以及配置求解与冲突解释。浙江大学的顾新建分析了在线产品配置器的建立和应用的两个循环过程。分析归纳出在线产品配置器的组成结构。提出了一种通用产品配置器，使高级用户(企业客户)可直接在网上建立本企业产品的功能树和结构树，不需要修改程序这样为企业节省了大量的维护费用和人力。而客户可在网上进行产品配置设计，可以在组合规则的限定下得到所需产品。
构建网上产品配置系统的同时，本文认为还要着重研究配置系统的更新与维护问题。基于规则配置的配置系统由于规则不断变化，一些规则需要删除，一些规则需要添加，这时，就需要对规则库进行维护，建立怎样的规则库便于管理?怎样的规则库容易建立?这些问题将是研究的一个方向。而基于实例的产品配置，其实例库不断扩充，如何有效管理庞大的数据，充分利用PDM系统，实施企业信息管理尤为重要。
2.1 配置知识表达(建模)
产品配置设计理论研究最早开始于20世纪80年代。经过数十年的发展，目前在产品配置设计实现的理论研究上，一般侧重于产品配置知识的表示和产品配置问题的求解两方面，主要方法有基于规则、约束、功能、结构、资源、本体和实例的产品配置等。
Cunis等人提出了基于结构(structurebased)的产品配置知识表示，即对产品的组件建立组合关系的概念，并以这种组合结构关系作为配置的引导，在此理论上建立了配置系统PLAKON和KONWERK。
Pfitzner提出了基于实例的配置方法，该方法易于描述特征明显的模型知识，而较难描述结构等配置知识，当案例库充足时，该方法能有较高的效率。
Timo Soininentl提出用产品配置的本体论来表示和统一所有产品配置中的概念，因此是一种通用的产品配置表示方法，包含了大部分以前提出的产品配置理论模型中的概念。
刘晓冰针对产品配置中快速变形设计的要求，研究了产品族模型的配置和表示方法，提出了基于功能、原理和结构模型的产品族建模方法。
本文认为除上述配置的实现方法外，还有很多配置方法。它们的区别在于配置知识表达的方法不同，求解的方式也略有差别。但是各有各的优缺点，没有绝对的好方法。针对不同类型的产品，应该根据配置产品自身的特点有所选择。
2.2 配置求解(算法)模式比较
配置求解有两种算法，第一种就是从已知的客户需求出发，通过产品配置模型，求得产品配置实例的过程，可称为过程式的产品配置过程。另一种算法是客户一次输入所有的要求，系统根据已知条件对模型库进行搜索，这就涉及到有效的数学规划方法来搜寻面向产品族的最佳配置方案的问题。
对于ATO类产品来说，配置设计过程实际上是模块化产品模块选择问题。在配置过程中，若选择参与组合选择的模块过多，则组合的计算量将非常大；若选择参与组合的模块数较少，则往往不能求得最佳的产品配置方案。因此，选择合适的搜索方法，获得全局最优解显得尤为重要。
高广达提出了利用模糊相似优先比挑选最佳匹配模块的算法，算法解决了在产品配置局部范围内模块的最佳组合。王海军博士以客户需求为驱动因素，采用模拟退火算法选择所有的模块参与组合，求解最优配置。科学研究了产品族最佳配置方案的选取问题。算法能组合出整体最优的产品，但由于计算量庞大，使得效率不高。
合肥工业大学的张利提出了模块选择系数的概念。并结合模糊数学中的二元决策理论，建立了基于模糊优先关系排序的模块选择策略的数学模型，并以实例验证了该策略的可行性。有效避免了组合爆炸以及允许那些非最佳匹配模块也能参与组合。
华中科技大学的李斌提出一种基于多目标遗传算法的产品优化配置方法。不仅可以根据用户提出的某一目标或多个目标进行配置优化设计，当约束较少时还可以避免组合爆炸的问题，从而得到最优配置。东北大学的邵伟平将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究，可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识，并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解，大大提高了求解的搜索效率和准确性。
而对于MTO、ETO类产品，在进行产品配置的过程中往往还需要部分零部件的变型设计，因此要将配置设计与变型设计结合起来使用，所以处理起来比较麻烦，需要大量的人机交互处理。
2.3 在线产品配置器的研究进展
产品配置器简称配置器，它是配置设计理论知识的应用。定义为可与用户进行交互的并帮助和支持用户配置产品的信息系统。它是进行大规模产品定制的系统软件，分为通用配置器与专用配置器。专用配置器的对象是一些定制深度比较深的产品，在进行产品配置的过程中往往还伴随着很多零部件的变型设计，所以处理起来比较麻烦，需要大量的人及交互处理。
产品配置器从理论上来讲，研究热点主要集中于产品配置的知识表示、产品配置知识的维护以及配置求解与冲突解释。浙江大学的顾新建分析了在线产品配置器的建立和应用的两个循环过程。分析归纳出在线产品配置器的组成结构。提出了一种通用产品配置器，使高级用户(企业客户)可直接在网上建立本企业产品的功能树和结构树，不需要修改程序这样为企业节省了大量的维护费用和人力。而客户可在网上进行产品配置设计，可以在组合规则的限定下得到所需产品。
构建网上产品配置系统的同时，本文认为还要着重研究配置系统的更新与维护问题。基于规则配置的配置系统由于规则不断变化，一些规则需要删除，一些规则需要添加，这时，就需要对规则库进行维护，建立怎样的规则库便于管理?怎样的规则库容易建立?这些问题将是研究的一个方向。而基于实例的产品配置，其实例库不断扩充，如何有效管理庞大的数据，充分利用PDM系统，实施企业信息管理尤为重要。
3 大批量定制产品配置设计的发展前景及其局限性
3.1 配置设计的局限性
对于涉及多个学科的机电产品。配置设计过程往往需要多次迭代，配置设计效率很低。主要原因是配置迭代过程中的域值效应和前景效应。域值效应是指对当前配置结果的很小的改动可能链式地引发结果的大规模更改；前景效应是指在每一步约束满足中，是否将当前结果加入配置结果是依据局部环境做出的决策。利用模块化的多学科知识网络作为定量分析和决策依据，分析得到考虑网络中所有节点的信息的结果，有效地避免域值效应和前景效应。提高配置设计的效率。在今后的研究中，这将是一个热点。
3.2 发展前景
大规模定制的核心是产品配置设计。而符合客户需求的配置产品，往往不唯一?如何快速搜索到最佳配置方案，建立产品配置设计的评价指标体系和评价方法是今后配置设计的一个发展重点。我国学者进行了大量的配置理论搜索算法方面的研究，提出了模拟退火算法、改进蚁群算法、遗传算法以及层次分析法等算法。面向大批量定制的配置设计技术目前还主要应用在机械产品领域。家具、服装、软件及工程机械的应用还需要进一步加强。随着计算机技术与网络技术的不断提高，可视化定制系统的可视化效果会越来越好，定制系统更加完善。
配置设计所基于的相似性、重用性原理和模块化设计手段具有一定的普适性和广泛的指导意义。这些原理和方法还可以拓展到经济，技术，工程和社会等许多领域，用来加快设计、制造与项目实施的速度，提高问题解决质量，如技术标准，贸易规范和制度差异等并解释一些现象。大批量定制具有广泛的应用前景。配置设计将充分应用在各行各业。
4 结束语
大批量定制生产模式将与其他生产方式长期共存。并与多品种小批量生产方式共同成为21世纪制造业的主流生产模式。配置设计技术作为快速设计出产品的关键技术，将发挥更大的作用。本文总结了配置设计各方面的发展现状，指出现在大批量定制及配置设计技术存在的问题，具有一定的理论参考价值。
10/28/2011
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